JP2016078832A

JP2016078832A - 需要予測情報作成システム及び需要予測システム並びに需要予測情報作成方法

Info

Publication number: JP2016078832A
Application number: JP2015145111A
Authority: JP
Inventors: 千裕早川; Chihiro Hayakawa
Original assignee: Hitachi Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Systems Ltd
Priority date: 2014-10-10
Filing date: 2015-07-22
Publication date: 2016-05-16
Anticipated expiration: 2035-07-22
Also published as: JP6653138B2

Abstract

【課題】高精度の列車需要予測情報を作成すること。
【解決手段】列車情報ＤＢ１０及び乗車履歴ＤＢ２０から需要予測情報作成に必要な列車計画情報及び乗車履歴情報を抽出し、この抽出した列車計画情報及び乗車履歴情報から駅毎の乗客数を抽出する利用者情報出力処理をし、駅毎の乗客数に基づいて、各列車に対して停車駅毎の乗客数に基づいて駅毎の時間単位で乗客数需要予測数を算出し、需要予測ＤＢ５０に格納する需要予測情報作成処理部を備えた需要予測情報作成システム。
【選択図】図２

Description

本発明は、需要予測情報作成システム及び需要予測システム並びに需要予測情報作成方法に関する。

一般に鉄道運行計画は、列車が何時にどの駅からどの駅へ走るのかを定めた計画である（ダイヤ）列車計画と、車両の割り当てを行う車両運用計画と、乗務員を割り当てる乗務員運用計画と、駅構内の構内作業計画とが策定され、列車計画では列車毎に、列車番号と編成（車両形式・両数）と運転区間・経路と各駅の着発時刻と使用番線と速度種別が定められる。

この列車計画を作成する技術が記載された文献としては、下記の特許文献１が挙げられ、この特許文献１には、「列車ダイヤに対して、列車座席自由席券および指定席券の発券状況から、増発が必要な列車および区間を洗い出し、実際の乗車率を考慮して、乗客をより効率的に輸送できる増発列車案を作成する技術を提供する」という記載がある。

特開２０１３−４３５７４号公報

前述の特許文献１に記載された技術は、列車座席自由席券や指定席券の発券状況に基づいて増減発列車が必要な区間及び時間を考慮した増減発列車データを作成することができる効果に留まる。

そこで、本発明では、列車計画情報及び列車毎の乗車数と駅毎の乗降者数を活用して精度の良い需要予測情報を作成することができる需要予測情報作成システム及び需要予測情報作成方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明による需要予測情報作成システムは、利用者が改札口を通過する際に取得される乗車駅と乗車時刻と降車駅と降車時刻とを含む乗車履歴情報と、発駅から着駅までの間に存在する停車駅と前記停車駅を出発する発時刻とを含む停車駅追加後列車計画情報とを取得する利用者情報出力処理部を有する。また、前記利用者情報出力処理部が取得した前記乗車履歴情報と前記停車駅追加後列車計画情報とに基づき、前記利用者が乗車または降車した前記駅毎の各時間帯の利用者数を含む需要予測情報を生成する、需要予測情報作成処理部を有する。

また、本発明の一実施の形態の需要予測システムは、需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される駅設置機器制御装置と、を有する需要予測システムであって、前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信する。また、前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記駅設置機器制御装置が設置される駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む機器利用状況予測情報を抽出し、抽出した前記機器利用状況予測情報を前記駅設置機器制御装置へ送信する。また、前記駅設置機器制御装置は、前記需要予測情報活用システムから送信された前記機器利用状況予測情報から現在の時間帯と対応する利用者数と、男性の利用者数と、女性の利用者数と、鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上の利用者数を取得し、取得した利用者数に基づき、対応する処理を実行する。

本発明の一実施の形態の需要予測システムは、需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される店舗端末と、を有する需要予測システムであって、前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信する。また、前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記店舗端末が設置される地域と対応する駅（例えば、店舗に設置される店舗端末の半径３００ｍ以内に存在する駅）の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む来客数予測情報を抽出し、抽出した前記来客数予測情報と、前記店舗端末から送信される商品の販売個数を含むフィードバックデータとに基づき、商品の販売見込み個数を算出する。また、前記店舗端末は、前記需要予測情報活用システムが算出した前記商品の販売見込み個数に基づき、商品の発注予定数を更新する。

また、本発明の一実施の形態の需要予測システムは、需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される店舗端末と、を有する需要予測システムであって、前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信する。また、前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記店舗端末が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数を含む来客数予測情報を抽出し、抽出した前記来客数予測情報と、前記店舗端末から送信される、各時間帯の従業員数を含むフィードバックデータとに基づき、店舗への各時間帯の来客予想数を算出する。また、前記店舗端末は、前記需要予測情報活用システムが算出した店舗への各時間帯の来客予想数に基づき、各時間帯の店舗に勤務する従業員数のシフト情報を更新する。

また、本発明の一実施の形態の需要予測情報作成方法は、利用者情報出力処理部と需要予測情報作成処理部とを有する需要予測情報作成システムにおける需要予測情報作成方法であって、前記利用者情報出力処理部が、利用者が改札口を通過する際に取得される乗車駅と乗車時刻と降車駅と降車時刻とを含む乗車履歴情報と、発駅から着駅までの間に存在する停車駅と前記停車駅を出発する発時刻とを含む停車駅追加後列車計画情報とを取得するステップを実行する。また、前記需要予測情報作成処理部が、前記利用者情報出力処理部が取得した前記乗車履歴情報と前記停車駅追加後列車計画情報とに基づき、前記利用者が乗車または降車した前記駅毎の各時間帯の利用者数を含む需要予測情報を生成するステップを実行する。

本発明による需要予測情報作成システム及び需要予測情報作成方法は、列車計画情報及び列車毎の乗車数と駅毎の乗降者数を活用して精度の良い需要予測情報を作成できる。

本発明の一実施の形態における需要予想システムの構成例の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムの構成例の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムが備える列車情報ＤＢに格納されている情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムが備える列車情報ＤＢに格納されている情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムが備える停車駅パターンＤＢに格納されている情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムが備える乗車履歴ＤＢに格納されている情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報作成システムが備える需要予測ＤＢに格納されている情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における列車計画情報及び停車駅情報を収集するフロー図である。本発明の一実施の形態における乗車履歴情報処理のフロー図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報のソート及び格納処理のフロー図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報活用システムにより抽出される利用状況予想情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における需要予測情報活用システムにより抽出される来客数予測情報の概要を示す図である。本発明の一実施の形態における店舗端末又は駅設置機器制御装置により送信されるフィードバックデータの概要を示す図である。本発明の一実施の形態における利用状況予測処理の概要示すフロー図である。本発明の一実施の形態における顧客需要予測処理の概要を示すフロー図である。

以下、本発明の実施例による需要予測情報作成方法を適用した需要予測情報作成システムを説明する。

［構成］
以下、図１と図２とを用いて、本発明の需要予測システム１の構成例について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態における需要予測システム１の構成例の概要を示す図である。図１に示されるように、需要予測システム１は、需要予測情報作成システム１００と、需要予測情報作成システム１００とネットワークを介して接続される需要予測情報活用システム２００と、需要予測情報活用システム２００とネットワークを介して接続される店舗端末３００と、需要予測情報活用システム２００とネットワークを介して接続される駅設置機器制御装置４００とを有する。

需要予測情報活用システム２００は、利用状況予測情報抽出部２１０と、顧客需要予測部２２０とを有する。

需要予測情報作成システム１００は、需要予測情報活用システム２００に、利用者が乗車または降車した駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信する。また、需要予測情報作成システム１００は、需要予測情報活用システム２００を介して店舗端末３００から送信されるフィードバックデータ（後述、図１３）を受信する。そして、需要予測情報作成システム１００は、受信したフィードバックデータに基づいて需要予測情報（後述、図７）を更新する。

需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０は、需要予測情報作成システム１００から送信された需要予測情報から、店舗端末３００が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む来客数予測情報（後述、図１２）を抽出する。また、利用状況予測情報抽出部２１０は、抽出した来客数予測情報と、店舗端末３００から送信される、商品の販売個数を含むフィードバックデータとに基づき、商品の販売見込み個数を算出する。そして、需要予測情報活用システム２００は、利用状況予測情報抽出部２１０が算出した販売見込み個数を店舗端末３００へ送信する。

また、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０は、需要予測情報作成システム１００から送信された需要予測情報から、店舗端末３００が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数を含む来客数予測情報を抽出する。また、利用状況予測情報抽出部２１０は、抽出した来客数予測情報と、店舗端末３００から送信される、各時間帯の従業員数を含むフィードバックデータとに基づき、店舗への各時間帯の来客予想数を算出する。

また、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０は、需要予測情報作成システム１００から送信された需要予測情報から、駅設置機器制御装置４００が設置される駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む機器利用状況予測情報を抽出する。そして、需要予測情報活用システム２００は、顧客需要予測部２２０が抽出した機器利用状況予測情報を駅設置機器制御装置４００へ送信する。

小売店など設置される店舗端末３００は、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が算出した商品の販売見込み個数に基づき、商品の発注予定数を更新する。また、飲食店などに設置される店舗端末３００は、需要予測情報活用システム２００が算出した店舗への各時間帯の来客予想数に基づき、各時間帯の店舗に勤務する従業員数のシフト情報を更新する。

駅設置機器制御装置４００は、需要予測情報活用システム２００から送信された機器利用状況予測情報から現在の時間帯と対応する利用者数と、男性の利用者数と、女性の利用者数と、鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上の利用者数を取得し、取得した利用者数に基づき、対応する処理を実行する。例えば、駅設置機器制御装置４００は、時間帯と対応する男性の利用者数と女性の利用者数とに基づき、駅のトイレ内に設置される便器洗浄機を洗浄させる頻度を変化させる。また、駅設置機器制御装置４００は、時間帯と対応する鉄道会社別の利用者数に基づき、駅に設置される券売機を稼働させる台数を変化させる。

また、本実施例による需要予測情報作成システム１００は、図２に示す如く、列車情報ＤＢ１０と、停車駅パターンＤＢ３０と、停車駅時刻ＤＢ４０と、乗車履歴ＤＢ２０と、データ取り込み処理部６０と、利用者情報出力処理部７０と、需要予測情報作成処理部８０と、需要予測ＤＢ５０とを備える。

前記列車情報ＤＢ１０には、図３に示す如く、列車番号毎に列車毎の始発駅である発駅と、終着駅である着駅と、始発時刻を表す発時刻と、終着時刻を表す着時刻と、停車する駅のパターン（例えば、各駅停車駅、急行停車駅、特急停車駅等のパターン）を表す停車駅パターンＩＤとからなる列車計画情報が格納されている。この列車情報ＤＢ１０には、例えば、列車番号Ａ０００１の列車の発駅が「東京」、着駅が「小田原」、発時刻が「４：００」、着時刻が「７：３０」、停車駅パターンＩＤが「１００１０１」である列車計画情報が格納されている。

また、前記列車情報ＤＢ１０には、図４に示されるように、列車番号毎に列車毎の発駅と、着駅と、発駅から着駅までの間に存在する停車駅（１つ以上存在する）と、発駅を出発の発時刻と、停車駅毎の発時刻と、着駅に到着する着時刻とからなる停車駅追加後列車計画情報が格納されている。例えば、列車番号Ａ０００１の列車の発駅が「東京」、停車駅が「品川」、着駅が「小田原」、東京の発時刻が「４：００」、品川の発時刻が４：１０、小田原の着時刻が「５：３０」である停車駅追加後列車計画情報が格納されている。

前記停車駅パターンＤＢ３０は、図５に示す如く、列車駅パターンＩＤ毎の停車駅の発時刻や着時刻を格納したものであって、例えば、列車停車時刻情報として、停車駅パターンＩＤ「１００１０１」の東京駅を出発する時刻が「４：００」、品川駅を出発する時刻が「４：１０」、川崎駅を出発する時刻が「４：２５」、「小田原駅」に到着する時刻が「５：３０」の如く格納されている。

前記停車駅時刻ＤＢ４０には、図示を省略するが駅毎の停車する列車時刻及び前記列車の車両番号等を含む駅停車列車時刻情報が格納されるものである。

前記乗車履歴ＤＢ２０には、図６に示す如く、ＩＣカードを使用した公共機関で使用できる公共交通機関共通乗車カードに固有に付与された顧客ＩＤと、顧客ＩＤが付与された公共交通機関共通乗車カード（乗車カード）が改札口を通過することにより取得される乗車駅と、乗車時刻と、降車駅と、降車時刻と、顧客（利用者）の性別と、顧客の年代と、顧客が利用する鉄道会社の会社名とを含む乗車履歴情報が格納されている。例えば、乗車履歴ＤＢ２０には、乗車履歴情報として、顧客ＩＤ「Ｐ−１００２００１」の公共交通機関共通乗車カードを利用する顧客が東京駅の改札を５時５５分に入り、横浜駅の改札を６時３０分に出ており、顧客の性別が男性であり、顧客の年代が２０代であり、顧客が利用する鉄道会社がＡ社であることを示す情報が格納されている。この顧客ＩＤ毎の乗降車駅及び乗降車時刻の情報（乗降車駅時刻情報）は、顧客が公共交通機関共通乗車カードを使用して改札を通過する度にオンラインでリアルタイムに乗車履歴ＤＢ２０に格納される。

前記需要予測ＤＢ５０には、本システムに適用する駅毎且つ列車番号と停車駅パターンＩＤ毎の時刻帯毎の乗客利用者数を含む需要予測情報が格納されている。図７に示す如く、例えば、列車番号「Ａ０００１」、停車駅パターンＩＤ「１００１００１」の時間帯「４時〜４時３０分」における利用者数が「２００人」、男性の利用者数が「１２０人」、女性の利用者数が「８０人」、Ａ社の利用者数が「１５０人」、Ｂ社の利用者数が「５０人」、１０代の利用者数が「１０人」、６０代の利用者数が「２０人」、東京駅の利用者数が「１００人」、品川駅の利用者数が５０人、小田原駅の利用者の総数が１０人の如く格納されている。

前記データ取り込み処理部６０は、列車情報ＤＢ１０及び乗車履歴ＤＢ２０から需要予測情報作成に必要な列車計画情報及び乗車履歴情報を抽出するものであって、前記列車計画情報としては、列車番号、停車駅、開始駅、終了駅、着時刻、発時刻が挙げられ、乗車履歴情報としては、顧客ＩＤ、乗車駅、降車駅、乗車時刻、降車時刻が挙げられる。尚、前記顧客ＩＤは、公共交通機関共通乗車カードを読み取る改札機のＩＣデータ読取装置が、定期や記名カードの場合、利用者氏名、性別年齢その他の乗車カードＤＢ情報を格納した公共交通機関共通乗車カードＤＢに接続され、これら乗車カードＤＢ情報を顧客ＩＤを用いて抽出し、乗車履歴情報に性別や年齢を含ませることができる。

利用者情報出力処理部７０は、前記データ取り込み処理部６０が抽出した需要予測情報作成に必要な列車計画情報及び乗車履歴情報から駅毎の乗客数を抽出する。

前記需要予測情報作成処理部８０は、前記利用者情報出力処理部７０が抽出した駅毎の乗客数に基づいて、各列車に対して停車駅毎の乗客数に基づいて駅毎の時間単位での乗客数需要予測数を算出する。

需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０により抽出される利用状況予想情報は、図１１に示されるように、日時と、駅設置機器制御装置４００が設置される駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、鉄道会社別の各時間帯の利用者数と、各時間帯の目的地別の利用者数とを含む。また、来客数予測情報は、利用者の総数と、男性の利用者の総数と、女性の利用者の総数と、鉄道会社別の利用者の総数と、目的地別の利用者の総数とを含む。

需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０により抽出される来客数予測情報は、図１２に示されるように、日時と、店舗端末３００が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の目的地別の利用者数とを含む。また、来客数予測情報は、利用者の総数と、男性の利用者の総数と、女性の利用者の総数と、年代別の利用者の総数と、目的地別の利用者の総数とを含む。

［動作］
本実施例による需要予測情報作成システム１００は、図８に示す次の各ステップを実行することによって、列車計画情報及び乗車履歴情報の収集並びに列車データの停車駅と停車時刻を算出する。そして、データ取り込み処理部６０は、列車計画情報に停車駅ごとの発時間と着時間とを追加した停車駅追加後列車計画情報を生成する。

ステップＳ８０１：データ取り込み処理部６０が、列車情報ＤＢ１０及び乗車履歴ＤＢ２０にアクセス処理を行うステップを実行する。

ステップＳ８０２：データ取り込み処理部６０が、前記ステップＳ８０１により列車情報ＤＢ１０に１件（１レコード）以上の列車計画情報が存在するか否かを判定し、存在しないと判定したときにエラー処理のステップＳ８０７に移行するステップを実行する。

ステップＳ８０３：前記ステップＳ８０２において列車情報ＤＢ１０に１件以上の列車計画情報が存在すると判定したとき、データ取り込み処理部６０が、乗車履歴ＤＢ２０に１件（１レコード）以上の乗車履歴情報が存在するか否かを判定し、存在しないと判定したときにエラー処理のステップＳ８０７に移行するステップを実行する。

ステップＳ８０４：前記ステップＳ８０３において乗車履歴ＤＢ２０に１件以上の乗車履歴情報が存在すると判定したとき、データ取り込み処理部６０が、列車情報ＤＢ１０から列車計画情報を全件取得し、図示しない一次記憶領域であるデータ格納領域へ列車計画情報を格納するステップを実行する。

ステップＳ８０５：データ取り込み処理部６０が、前記ステップＳ８０４によりデータ格納領域へ格納した列車計画情報に基づいて列車が停車する停車駅毎の停車時刻を算出するステップを実行する。

この停車駅毎の停車時刻の算出方法は、次の通りである。

（１）データ取り込み処理部６０は、Ｓ８０４にて取得した列車計画情報に含まれる停車駅パターンＩＤをキーに停車駅パターンＤＢ３０を検索し、停車駅パターンＩＤに該当する停車駅パターン（既に内部で停車駅パターンＤＢから列車駅パターンＩＤ毎の停車駅の停車時刻を取得済みである前提とする）を取得する工程を実行する。

（２）データ取り込み処理部６０は、列車計画情報の発時刻、着時刻に駅間の所要時分（停車駅パターンから算出される）を加算し、各停車駅の着時刻、発時刻を算出する工程を実行する。そして、データ取り込み処理部６０は、停車駅パターンに含まれる各停車駅と、停車駅毎の発時刻とを列車計画情報に追加することで、停車駅追加後列車計画情報を生成する。そして、データ取り込み処理部６０は、生成した停車駅追加後列車計画情報（前述、図９）を、列車情報ＤＢ１０に格納する。

ステップＳ８０６：乗車履歴ＤＢ２０から乗車履歴情報を全件取得し、図示しない一次記憶領域であるデータ格納領域へデータを格納し、図９に示す需要予測処理に移行するステップを実行する。

次いで、本実施例による需要予測情報作成システムは、列車（列車番号）の利用者の乗車数（列車乗車数）と列車（列車番号）の乗車駅の利用者数（駅乗車利用数）と列車（列車番号）の降車駅の利用者数（駅降車利用数）とを算出する利用者情報取得処理に移行する。この利用者情報取得処理は図９に示す次のステップにより実行される。

ステップＳ９０１：利用者情報出力処理部７０が、乗車履歴ＤＢ２０にアクセスし、乗車履歴情報を取得する。また、利用者情報出力処理部７０は、乗車履歴情報のレコード数を取得する。そして、利用者情報出力処理部７０は、取得した乗車履歴情報のレコード数分の処理を開始するステップを実行する。乗車履歴情報には、顧客ＩＤと、顧客ＩＤが付与された公共交通機関共通乗車カード（乗車カード）が改札口を通過することにより取得される乗車駅と、乗車時刻と、降車駅乗車時刻と、降車駅と、降車時刻と、顧客（利用者）の性別と、顧客の年代と、顧客が利用する鉄道会社の会社名とが含まれる。

ステップＳ９０２：利用者情報出力処理部７０が、乗車履歴ＤＢ２０から１レコード分の乗車履歴情報を取得するステップを実行する。

ステップＳ９０３：利用者情報出力処理部７０が、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる顧客ＩＤから特定される顧客が乗車する可能性がある列車の停車駅追加後列車計画情報を、すべて取得する。停車駅追加後列車計画情報には、列車番号、発駅、複数の停車駅、着駅、停車駅毎の発時刻（発駅の発時刻も含む）、着駅の着時刻が含まれる。

詳細には、利用者情報出力処理部７０が、列車情報ＤＢ１０から乗車駅と降車駅が停車駅となる停車駅追加後列車計画情報を取得する。このステップＳ９０３では、利用者情報出力処理部７０は、取得条件を「乗車履歴情報に含まれる乗車駅が列車計画情報に含まれる停車駅、発駅のいずれかと等しい」又は「乗車履歴情報に含まれる降車駅が列車計画情報に含まれる停車駅、着駅のいずれかと等しい」とすることにより、利用者が乗車または降車した列車（番号）及び利用者が乗車または降車した駅に関する停車駅追加後列車計画情報を取得する。即ち、利用者情報出力処理部７０は、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車駅をキーに列車情報ＤＢ１０を検索し、キーと一致する駅（発駅、停車駅のいずれか）を含む停車駅追加後列車計画情報を取得する。また、利用者情報出力処理部７０は、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる降車駅をキーに列車情報ＤＢ１０を検索し、キーと一致する駅（停車駅、着駅のいずれか）を含む停車駅追加後列車計画情報を取得する。

ステップＳ９０４：利用者情報出力処理部７０が、前記ステップＳ９０３により取得した停車駅追加後列車計画情報から「乗車時刻＜列車の発時刻ＡＮＤ降車時刻＞列車の着時刻」の条件に合致する停車駅追加後列車計画情報を抽出する。即ち、本ステップＳ９０４では、利用者情報出力処理部７０は、ステップＳ９０３により抽出した停車駅追加後列車計画情報から、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車時刻（正確には改札通過時刻）が乗車した駅（発駅または停車駅）の発時刻より早く且つ、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる降車時刻（正確には改札通過時刻）が降車した駅（停車駅または着駅）の発時刻（着駅の場合は着時刻）より遅い停車駅追加後列車計画情報を抽出する。即ち、ステップＳ９０４では、Ｓ９０３により取得した停車駅追加後列車計画情報から利用者の駅を特定した乗車時刻及び駅を特定した降車時刻の範囲の時間帯で利用者が利用した可能性のある列車の列車番号を含む停車駅追加後列車計画情報を取得する。

ステップＳ９０５：需要予測情報作成処理部８０は、前記ステップＳ９０４により取得した停車駅追加後列車計画情報に含まれる列車番号に基づいて列車毎の乗車数（列車乗車数）と駅毎の乗車のための利用数（駅乗車利用数）と駅毎の降車のための利用数（駅降車利用数）の集計を行う集計処理を実行する。

この集計処理は、次の工程を需要予測情報作成処理部８０が実行することによって行われる。

（１）需要予測情報作成処理部８０は、列車乗車数（列車番号毎の集計）に＋１する。即ち、ステップＳ９０４により抽出した列車（列車番号）の利用者の総数（列車乗車数）をインクリメントする。詳細には、需要予測情報作成処理部８０は、乗車駅（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる）の時間帯（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車時刻から特定される）における、列車番号（Ｓ９０４により抽出した停車駅追加後列車計画情報に含まれる）から特定される列車の利用者数をインクリメントする。例えば、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車駅が「東京」であり、乗車時刻が「０５：２５」であり、列車番号が「Ａ０００１」である場合、需要予測情報作成処理部８０は、列車番号「Ａ０００１」の列車の利用者数をインクリメントする。

（２）需要予測情報作成処理部８０は、乗車した駅の利用者数（駅毎に各時間帯利用者数を集計）と、性別別の利用者数（男性の利用者数または女性の利用者数のいずれか）と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数（１０代〜８０代のいずれか）とに＋１する。即ち、ステップＳ９０４により抽出した列車（列車番号）の乗車駅の利用者数（改札に入った人数である駅乗車利用数）と、性別別の利用者数（男性の利用者数または女性の利用者数のいずれか）と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数（１０代〜８０代のいずれか）とをインクリメントする。

詳細には、需要予測情報作成処理部８０は、乗車駅（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる）の時間帯（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車時刻が含まれる時間帯）における、駅の利用者数と、性別別の利用者数（男性の利用者数または女性の利用者数のいずれか）と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数（１０代〜８０代のいずれか）とをインクリメントする。

例えば、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる乗車駅が「東京」であり、性別が「男性」であり、年代が「２０代」であり、会社名が「Ａ社」であり、乗車時刻が「０５：２５」である場合、需要予測情報作成処理部８０は、「０５：００〜０５：３０」の時間帯における「東京」駅の利用者の総数と、「０５：００〜０５：３０」の時間帯における「東京」駅の「男性」の利用者数と、「０５：００〜０５：３０」の時間帯における「東京」駅の「２０代」の利用者数と、「０５：００〜０５：３０」の時間帯における「東京」駅の「Ａ社」の利用者数とをインクリメントする。

（３）需要予測情報作成処理部８０は、降車した駅の利用者数（駅毎に各時間帯の利用者数を集計）と、性別別の利用者数（男性の利用者数または女性の利用者数のいずれか）と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数（１０代〜８０代のいずれか）とに＋１する。即ち、ステップＳ９０４により抽出した列車（列車番号）の降車駅の利用者数（改札を出た人数である駅降車利用数）と、性別別の利用者数（男性の利用者数または女性の利用者数のいずれか）と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数（１０代〜８０代のいずれか）とをインクリメントする。

詳細には、需要予測情報作成処理部８０は、降車駅（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる）の時間帯（Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる降車時刻が含まれる時間帯）における、駅の利用者数と、性別別の利用者数と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数とをインクリメントする。

例えば、Ｓ９０２にて取得した乗車履歴情報に含まれる降車駅が「品川」であり、性別が「男性」であり、年代が「２０代」であり、会社名が「Ａ社」であり、降車時刻が「０５：３５」である場合、需要予測情報作成処理部８０は、「０５：３０〜０６：００」の時間帯における「品川」駅の利用者の総数と、「０５：３０〜０６：００」の時間帯における「品川」駅の「男性」の利用者数と、「０５：３０〜０６：００」の時間帯における「品川」駅の「２０代」の利用者数と、「０５：３０〜０６：００」の時間帯における「品川」駅の「Ａ社」の利用者数とをインクリメントする。

ステップＳ９０６：利用者情報出力処理部７０が、ステップＳ９０１により取得したレコード数分のステップＳ９０２〜ステップＳ９０５の処理が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ９０２に戻り、終了したと判定したときに利用者情報取得処理を終了するステップを実行する。

さらに、本実施例による需要予測情報作成システムは、図１０に示す需要予測処理に移行する。この需要予測処理は次のステップにより実行される。

ステップＳ１００１：需要予測情報作成処理部８０が、前記利用者情報取得処理のＳ９０５にて集計した取得した列車（列車番号）毎の利用者の総数（列車乗車数）と、列車（列車番号）毎と駅毎に各時間帯の利用者数（利用者の数と、性別別の利用者数と、鉄道会社別の利用者数と、年代別の利用者数）とからなる需要予測情報を駅毎及び列車毎に生成するステップを実行する。例えば、需要予測情報作成処理部８０は、各時間帯の乗車駅の利用者数（降車した人数や、乗車した人数や、降車した人数と乗車した人数との合計人数など）を列車（列車番号）毎に生成する。

ステップＳ１００２：需要予測情報作成処理部８０が、前記ステップＳ１００１によりソートした駅毎及び列車毎の列車乗車数と駅乗車利用数と駅降車利用数を含む需要予測情報を需要予測ＤＢ５０へ格納するステップを実行する。

ステップＳ１００３：需要予測情報作成処理部８０が、前記ステップＳ１００２により需要予測ＤＢ５０に格納した需要予測情報のデータ形式を表計算ソフトウェア等のデータ形式に変換し、出力用ファイルを作成するステップを実行する。

図１４は、本発明の一実施の形態における利用状況予測処理の概要を示す。まず、Ｓ１４０１にて、需要予測情報作成システム１００が、需要予測情報を需要予測情報活用システム２００へ送信する。

次に、Ｓ１４０２にて、需要予測情報活用システム２００が、Ｓ１４０１にて送信された需要予測情報を受信する。

次に、Ｓ１４０３にて、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が、駅設置機器制御装置４００が設けられる駅の駅名を選択する。

次に、Ｓ１４０４にて、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が、機器利用状況予測情報を算出する日時を選択する。例えば、利用状況予測情報抽出部２１０は、現在の日時と曜日が等しい直近の日時（１週間前の日時）を選択する。なお、利用状況予測情報抽出部２１０は、１年前の日時であって、曜日が等しい日時を選択しても良い。

次に、Ｓ１４０５にて、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が、Ｓ１４０３にて選択した駅名と、Ｓ１４０４にて選択した日時とをキーに、Ｓ１４０２にて受信した需要予測情報から、利用状況予想情報（前述、図１１）を抽出する。

詳細には、利用状況予測情報抽出部２１０は、Ｓ１４０３にて選択した駅名と、Ｓ１４０４にて選択した日時とをキーにＳ１４０２にて受信した需要予測情報を検索し、各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数と、各時間帯の目的地別の利用者数とを抽出する。また、利用状況予測情報抽出部２１０は、Ｓ１４０３にて選択した駅名と、Ｓ１４０４にて選択した日時とをキーにＳ１４０２にて受信した需要予測情報を検索し、駅の利用者の総数と、男性の利用者の総数と、女性の利用者の総数と、鉄道会社別の利用者の総数と、目的地別の利用者の総数とを抽出する。

次に、Ｓ１４０６にて、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が、Ｓ１４０５にて取得した機器利用状況予測情報をＣＳＶ（ＣｏｍｍａＳｅｐａｒａｔｅｄＶａｌｕｅｓ）ファイルへ変換する。

次に、Ｓ１４０７にて、需要予測情報活用システム２００の利用状況予測情報抽出部２１０が、Ｓ１４０６にて変換した後の機器利用状況予測情報のＣＳＶファイルを駅設置機器制御装置４００へ送信する。

次に、Ｓ１４０８にて、駅設置機器制御装置４００は、Ｓ１４０７にて送信された機器利用状況予測情報のＣＳＶファイルを受信する。

次に、Ｓ１４０９にて、駅設置機器制御装置４００は、定期的にＳ１４０８にて受信した利用状況予測情報のＣＳＶファイルを参照することで、現在の時間帯と対応する利用者数（利用者数と、男性の利用者数と、女性の利用者数と、鉄道会社別の利用者数と、目的地別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上の利用者数）または利用者総数（利用者の総数と、男性の利用者の総数と、女性の利用者の総数と、鉄道会社別の利用者の総数と、目的地別の利用者の総数とのいずれか一つ以上の利用者総数）を取得する。そして、駅設置機器制御装置４００は、取得した利用者数（利用者数と、男性の利用者数と、女性の利用者数と、鉄道会社別の利用者数と、目的地別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上の利用者数）に基づき、対応する処理を実行する。

例えば、便器洗浄機（Ｓ１４０３にて選択された駅名の駅のトイレ内に設けられる）を制御する駅設置機器制御装置４００は、各時間帯の男性の利用者数に基づき、男子トイレ内の便器（大便器や小便器）を洗浄させる頻度を時間帯毎に変化させる。また、駅設置機器制御装置４００は、各時間帯の女性の利用者数に基づき、女子トイレ内の便器（大便器）を洗浄させる頻度を変化させる。すなわち、駅設置機器制御装置４００は、取得した利用者の数（男性の利用者の数や、女性の利用者の数）が多くなるほど、対応する時間帯の間、便器を洗浄させる頻度が多くなるように便器洗浄機を制御する。一方、駅設置機器制御装置４００は、取得した利用者の数が少なくなるほど、対応する時間帯の間、便器を洗浄させる頻度が少なくなるように便器洗浄機を制御する。例えば、取得した利用者の数（男性の利用者の数や、女性の利用者の数）が０名以上１０名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、便器洗浄機に前回洗浄してから２時間毎に便器を洗浄させる。また、取得した利用者の数が１０名以上５０名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、便器洗浄機に前回洗浄してから１時間毎に便器を洗浄させる。また、取得した利用者の数が５０名以上の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、便器洗浄機に前回洗浄してから３０分毎に便器を洗浄させる。

また、券売機（Ｓ１４０３にて選択された駅名の駅に設けられる）を制御する駅設置機器制御装置４００は、各時間帯の利用者の総数に基づき、稼働させる券売機の台数を時間帯毎に変化させる。すなわち、駅設置機器制御装置４００は、取得した利用者の総数が多くなるほど、稼働する券売機の台数が増加するように各券売機を制御する。一方、駅設置機器制御装置４００は、取得した利用者の総数が少なくなるほど、稼働する券売機の台数が減少するように各券売機を制御する。例えば、取得した利用者の総数が、０名以上３００名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、稼働する券売機の台数が３台になるように、各券売機を制御する。また、取得した利用者の総数が、３００名以上６００名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、稼働する券売機の台数が６台になるように、各券売機を制御する。また、取得した利用者の総数が、６００名以上９００名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、稼働する券売機の台数が９台になるように、各券売機を制御する。

なお、券売機を制御する駅設置機器制御装置４００は、各時間帯の鉄道会社別の利用者数に基づき、稼働させる券売機の台数を時間帯毎に変化させても良い。例えば、Ａ社の利用者数が、０名以上３００名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、稼働する券売機（Ａ社の鉄道の乗車券を販売する券売機）の台数が３台になるように、各Ａ社の券売機を制御する。一方、Ｂ社の利用者数が、０名以上３００名未満の場合、駅設置機器制御装置４００は、対応する時間帯の間、稼働する券売機（Ｂ社の鉄道の乗車券を販売する券売機）の台数が３台になるように、各Ｂ社の券売機を制御する。

図１５は、本発明の一実施の形態における顧客需要予測処理の概要を示す図である。まず、Ｓ１５０１にて、需要予測情報作成システム１００は、需要予測情報を需要予測情報活用システム２００へ送信する。

次に、Ｓ１５０２にて、需要予測情報活用システム２００は、Ｓ１５０１にて送信された需要予測情報を受信する。

次に、Ｓ１５０３にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、店舗端末３００が設けられる駅の駅名を選択する。

次に、Ｓ１５０４にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、来客数予測情報を算出する日時を選択する。例えば、利用状況予測情報抽出部２１０は、現在の日時と曜日が等しい直近の日時（１週間前の日時）を選択する。なお、利用状況予測情報抽出部２１０は、１年前の日時であって、曜日が等しい日時を選択しても良い。

次に、Ｓ１５０５にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５０３にて選択した駅名と、Ｓ１５０４にて選択した日時とをキーに、Ｓ１５０２にて受信した需要予測情報から、来客数予測情報（前述、図１２）を抽出する。

詳細には、顧客需要予測部２２０は、Ｓ１５０３にて選択した駅名と、Ｓ１５０４にて選択した日時とをキーにＳ１５０２にて受信した需要予測情報を検索し、各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の目的地別の利用者数とを抽出する。また、顧客需要予測部２２０は、Ｓ１５０３にて選択した駅名と、Ｓ１５０４にて選択した日時とをキーにＳ１５０２にて受信した需要予測情報を検索し、利用者の総数と、男性の利用者の総数と、女性の利用者の総数と、年代別の利用者の総数と、目的地別の利用者の総数とを抽出する。

次に、Ｓ１５０６にて、需要予測情報活用システム２００は、店舗端末３００から送信されるフィードバックデータを受信する。

次に、Ｓ１５０７にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５０６にて受信したフィードバックデータに含まれる商品ごとの販売個数を、利用者の総数（駅利用者の総数）で除算することで、商品ごとの販売率を算出する。

例えば、フィードバックデータに含まれる「商品Ａ」についての販売個数が「１０００」であり、利用者の総数が、「１００００」である場合、顧客需要予測部２２０は、販売個数「１０００」を利用者の総数「１００００」で除算することで、「商品Ａ」についての販売率「０．１」を算出する。

次に、Ｓ１５０８にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５０７にて算出した販売率を、来客数予測情報に含まれる利用者の総数に乗算することで、商品ごとの販売見込み個数を算出する。

例えば、フィードバックデータに含まれる「商品Ａ」についての販売率が「０．１」であり、利用者の総数が「８０００」である場合、顧客需要予測部２２０は、販売率が「０．１」を利用者の総数「８０００」で乗算することで、「商品Ａ」についての販売見込み個数「８００」を算出する。

次に、Ｓ１５０９にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５０８にて算出した販売見込み個数と、Ｓ１５０６にて受信したフィードバックデータに含まれる発注予定数とに基づき、発注精度指数として算出する。詳細には、顧客需要予測部２２０は、Ｓ１５０８にて算出した販売見込み個数と、Ｓ１５０６にて受信したフィードバックデータに含まれる発注予定数との差分を発注精度指数として算出する。また、顧客需要予測部２２０は、算出した発注精度指数が所定値以上である場合に、来客数予測情報に含まれる対応する商品に警告情報を付加する。

次に、Ｓ１５１０にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５０８にて算出した商品ごとの販売見込み個数を、来客数予測情報に付加する。

次に、Ｓ１５１１にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５１０にて販売見込み個数を付加した後の来客数予測情報をＣＳＶ（ＣｏｍｍａＳｅｐａｒａｔｅｄＶａｌｕｅｓ）ファイルへ変換する。

次に、Ｓ１５１２にて、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０が、Ｓ１５１１にて変換した後の来客数予測情報を店舗端末３００へ送信する。

次に、Ｓ１５１３にて、店舗端末３００は、Ｓ１５１２にて送信された来客数予測情報のＣＳＶファイルを受信する。

次に、Ｓ１５１４にて、店舗端末３００は、Ｓ１５１３にて受信した来客数予測情報のＣＳＶファイルに付加されている販売見込み個数に基づき、商品ごとの発注予定数を更新する。

なお、Ｓ１５０６にて受信するフィードバックデータが、各時間帯の従業員数（例えば、飲食店に勤務する従業員の数）を含むものであっても良い。その場合、需要予測情報活用システム２００の顧客需要予測部２２０は、店舗端末３００が設置される地域と対応する駅（例えば、店舗に設置される店舗端末の半径３００ｍ以内に存在する駅）の各時間帯の利用者数に基づき、店舗（店舗端末３００が設置される店舗）への各時間帯の来客予想数を算出する。そして、顧客需要予測部２２０は、算出した来客予想数を、受信したフィードバックデータに含まれる各時間帯の従業員数で除算した各時間帯の比率を算出する。そして、顧客需要予測部２２０は、算出した比率が所定値以上、大きいまたは小さい時間帯について、警告情報を付加する。また、顧客需要予測部２２０は、各時間帯の来客予想数に基づき、各時間帯の適正従業員数を算出する。そして、顧客需要予測部２２０は、警告情報と各時間帯の適正従業員数とを付加した後の来客数予測情報をＣＳＶファイルへ変換し、変換した後の来客数予測情報を店舗端末３００へ送信する。店舗端末３００は、受信した来客数予測情報に基づき、各時間帯の店舗に勤務する従業員数のシフト情報を更新する。

これらステップを実行することによって、本実施例による需要予測情報作成システムは、乗客が利用した列車毎及び駅毎の乗降者数である需要予測情報を出力することができ、策定者は実績に基づいた需要予測情報を参考に列車計画を策定できる。

このように本実施例による需要予測情報作成システム及び需要予測情報作成方法は、列車計画情報及び列車毎の乗車数と駅毎の乗降者数実績値を活用して精度の良い需要予測情報を作成できる。

即ち、従来技術においては、過去に作成した列車計画を基に休祭日や季節変動を考慮した乗客数を予測したうえで現行の列車計画を作成しているが、実際に作成した列車計画に対して、どの時間帯に、どれ程の乗客が、どの列車を利用するか、といった情報を考慮しておらず、作成した列車計画から乗客の需要予測を行う事は考慮されていなかったのに対し、本実施例は、乗車履歴ＤＢ２０が保持している「乗客の乗車降車情報」と列車情報ＤＢ１０の保持している「列車特定情報」を比較し、列車一本の「始発駅〜終着駅」、「始発時刻〜終着時刻」に該当する全ての乗客を乗車履歴情報から抽出し、抽出結果から駅毎に時間当たり乗客数を算出することによって、乗客の需要予測情報を生成できる。

また、本実施例による需要予測システムは、需要予測情報を需要予測情報活用システム２００が独自分析することで、駅構内の電力や水道の消費量を抑制できる。また、小売店などの受発注精度を向上できる。そして、小売店などにおける店内の品揃えを重点的に販売すべき商品へ絞ることができ、売り上げや利益率を改善できる。また、人材の効率的配置による人件費の削減ができる。

１…需要予測システム、
１０…列車情報ＤＢ、２０…乗車履歴ＤＢ、３０…停車駅パターンＤＢ、４０…停車駅時刻ＤＢ、５０…需要予測ＤＢ、
６０…データ取り込み処理部、７０…利用者情報出力処理部、８０…需要予測情報作成処理部、
１００…需要予測情報作成システム、
２００…需要予測情報活用システム、
３００…店舗端末、
４００…駅設置機器制御装置。

Claims

利用者が改札口を通過する際に取得される乗車駅と乗車時刻と降車駅と降車時刻とを含む乗車履歴情報と、発駅から着駅までの間に存在する停車駅と前記停車駅を出発する発時刻とを含む停車駅追加後列車計画情報とを取得する利用者情報出力処理部と、
前記利用者情報出力処理部が取得した前記乗車履歴情報と前記停車駅追加後列車計画情報とに基づき、前記利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数を含む需要予測情報を生成する、需要予測情報作成処理部と、
を有する、需要予測情報作成システム。
請求項１に記載の需要予測情報作成システムにおいて、
前記需要予測情報は、列車を識別するための列車番号と、前記列車に乗車する前記利用者の人数とをさらに含み、
前記利用者情報出力処理部は、前記乗車履歴情報と前記停車駅追加後列車計画情報とに基づき、前記利用者が乗車する列車の列車番号を抽出し、
前記需要予測情報作成処理部は、前記利用者情報出力処理部により前記列車番号が抽出された回数を前記列車に乗車する前記利用者の人数として、前記列車番号と対応付けて集計することで、前記需要予測情報を生成する、
需要予測情報作成システム。
請求項１に記載の需要予測情報作成システムにおいて、
前記利用者情報出力処理部は、前記乗車時刻が前記発時刻より早く、且つ、前記降車時刻が前記発時刻より遅い条件に合致する前記停車駅追加後列車計画情報を取得し、
前記需要予測情報作成処理部は、前記利用者情報出力処理部が取得した前記停車駅追加後列車計画情報に含まれる列車番号に基づいて、列車に乗車する前記利用者の人数と、前記駅毎の各時間帯の利用者数を含む需要予測情報を生成する、
需要予測情報作成システム。
需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される駅設置機器制御装置と、を有する需要予測システムであって、
前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信し、
前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記駅設置機器制御装置が設置される駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む機器利用状況予測情報を抽出し、抽出した前記機器利用状況予測情報を前記駅設置機器制御装置へ送信し、
前記駅設置機器制御装置は、前記需要予測情報活用システムから送信された前記機器利用状況予測情報から現在の時間帯と対応する利用者数と、男性の利用者数と、女性の利用者数と、鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上の利用者数を取得し、取得した利用者数に基づき、対応する処理を実行する、
需要予測システム。
請求項４に記載の需要予測システムにおいて、
前記駅設置機器制御装置は、前記時間帯と対応する男性の利用者数と女性の利用者数とに基づき、駅のトイレ内に設置される便器洗浄機を洗浄させる頻度を変化させる、需要予測システム。
請求項４に記載の需要予測システムにおいて、
前記駅設置機器制御装置は、前記時間帯と対応する鉄道会社別の利用者数に基づき、駅に設置される券売機を稼働させる台数を変化させる、需要予測システム。
需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される店舗端末と、を有する需要予測システムであって、
前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信し、
前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記店舗端末が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む来客数予測情報を抽出し、抽出した前記来客数予測情報と、前記店舗端末から送信される、商品の販売個数を含むフィードバックデータとに基づき、商品の販売見込み個数を算出し、
前記店舗端末は、前記需要予測情報活用システムが算出した前記商品の販売見込み個数に基づき、商品の発注予定数を更新する、
需要予測システム。
需要予測情報作成システムと、前記需要予測情報作成システムとネットワークを介して接続される需要予測情報活用システムと、前記需要予測情報活用システムとネットワークを介して接続される店舗端末と、を有する需要予測システムであって、
前記需要予測情報作成システムは、前記需要予測情報活用システムに、利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数と、各時間帯の男性の利用者数と、各時間帯の女性の利用者数と、各時間帯の年代別の利用者数と、各時間帯の鉄道会社別の利用者数との少なくともいずれか一つ以上を含む需要予測情報を送信し、
前記需要予測情報活用システムは、前記需要予測情報作成システムから送信された前記需要予測情報から、前記店舗端末が設置される地域と対応する駅の各時間帯の利用者数を含む来客数予測情報を抽出し、抽出した前記来客数予測情報と、前記店舗端末から送信される、各時間帯の従業員数を含むフィードバックデータとに基づき、店舗への各時間帯の来客予想数を算出し、
前記店舗端末は、前記需要予測情報活用システムが算出した店舗への各時間帯の来客予想数に基づき、各時間帯の店舗に勤務する従業員数のシフト情報を更新する、
需要予測システム。
利用者情報出力処理部と需要予測情報作成処理部とを有する需要予測情報作成システムにおける需要予測情報作成方法であって、
前記利用者情報出力処理部が、利用者が改札口を通過する際に取得される乗車駅と乗車時刻と降車駅と降車時刻とを含む乗車履歴情報と、発駅から着駅までの間に存在する停車駅と前記停車駅を出発する発時刻とを含む停車駅追加後列車計画情報とを取得するステップと、
前記需要予測情報作成処理部が、前記利用者情報出力処理部が取得した前記乗車履歴情報と前記停車駅追加後列車計画情報とに基づき、前記利用者が乗車または降車した駅毎の各時間帯の利用者数を含む需要予測情報を生成するステップと、
実行する、需要予測情報作成方法。